#DeepLearning 2018
Глубокое обучение с точки зрения практика
Авторы: Гибсон Адам, Паттерсон Джош
Все, что должен знать разраб-практик, чтобы приступить к применению DL для решения реальных задач! Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение - и особенно глубокие нейронные сети - может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей DL. Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы DL - настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций - актуальные для любой библиотеки, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов проф уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark.#DeepLearning #Keras 2018
Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения
Авторы: Антонио Джулли, Суджит Пал
Эта книга - краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения.
Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя - автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом.
Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных.#DeepLearning #Нейросети 2020
Генеративное глубокое обучение
Автор: Фостер Д.
Генеративное моделирование — одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Машины можно научить рисовать, писать и сочинять музыку. Вы сами можете посадить искусственный интеллект за парту или мольберт, для этого достаточно познакомиться с самыми актуальными примерами генеративных моделей глубокого обучения: вариационные автокодировщики, генеративно-состязательные сети, модели типа кодер-декодер и многое другое.
Дэвид Фостер делает понятными и доступными архитектуру и методы генеративного моделирования, его советы и подсказки сделают ваши модели более творческими и эффективными в обучении. Вы начнете с основ глубокого обучения на базе Keras, а затем перейдете к самым передовым алгоритмам.
• Разберитесь с тем, как вариационные автокодировщики меняют эмоции на фотографиях.#DeepLearning 2020
Глубокое обучение и игра в го
Авторы: Памперла М., Фергюсон К.
Древняя стратегическая игра го представляет собой отличный пример для демонстрации возможностей ИИ. В 2016 году система, основанная на принципах глубокого обучения, потрясла мир го, победив одного из чемпионов. Вскоре после этого модернизированный алгоритм AlphaGo Zero сокрушил оригинальную версию бота благодаря использованию при освоении игры методов DL с подкреплением. Теперь и вы можете освоить те же самые методы DL, создав собственный бот для игры в го! В данной книге вы познакомитесь с методами глубокого обучения и научитесь создавать го-ботов. По мере чтения вы будете применять все более сложные методы и стратегии обучения, используя библиотеку DL Keras, написанную на языке Python. Вы будете с удовольствием наблюдать за тем, как ваш бот осваивает игру го, и по ходу дела узнаете о вариантах применения полученных навыков DL к широкому кругу других задач!#DeepLearning 2020
Глубокое обучение для чайников
Авторы: Мюллер Джон Пол, Массарон Лука
Книга «Глубокое обучение для чайников» предлагает вам сведения, помогающие снять покров тайны с этой темы, равно как и со всех связанных с ней внутренних технологий. В мгновение ока вам станут понятными все более и более запутанные алгоритмы, а вдобавок вы найдете простую и безопасную среду для экспериментирования с глубоким обучением.#DeepLearning #R #Keras #TensorFlow 2022
Глубокое обучение с R и Keras. 2-е изд.
Автор: Франсуа Шолле
Перед вами второе, расширенное в 1.5 раза издание бестселлера от автора библиотеки Keras. Умение работать с моделями глубокого обучения стало важным навыком современных ученых, исследователей и программистов. API языка R для Keras и TensorFlow делает глубокое обучение доступным для всех пользователей R, даже если у них нет опыта работы с машинным обучением или нейронными сетями. Интуитивно понятные объяснения, четкие иллюстрации и наглядные примеры помогут вам освоить основные навыки глубокого обучения с помощью R, такие как компьютерное зрение, обработка естественного языка, работа с текстом, и даже изучить передовую архитектуру Transformer. Для читателей со средними навыками программирования на R. Опыт работы с Keras, TensorFlow или моделями глубокого обучения не требуется.
#DeepLearning 2020
Основы глубокого обучения. Создание алгоритмов для искусственного интеллекта следующего поколения
Автор: Будума Н., Локашо Н.
Глубокое обучение — это раздел машинного обучения, изучающий глубокие нейронные сети и выстраивающий процесс получения знаний на основе примеров. Такие крупные компании, как Google, Microsoft и Facebook, уделяют большое внимание глубокому обучению и расширяют свои подразделения в этой сфере. Для всех прочих глубокое обучение пока остается сложным, многогранным и малопонятным предметом. Цель этой книги — заполнить этот пробел. Авторы разбирают основные принципы решения задач в глубоком обучении, исторический контекст современных подходов к нему и способы внедрения его алгоритмов. Для всех, кто интересуется или занимается глубоким обучением.#PyTorch #DeepLearning 2022
PyTorch. Освещая глубокое обучение
Авторы: Стивенс Эли, Антига Лука, Виман Томас
Многие средства глубокого обучения используют Python, но именно библиотека PyTorch по-настоящему «питоническая». Легкая в освоении для тех, кто знаком с NumPy и scikit-learn, PyTorch упрощает работу с глубоким обучением, обладая в то же время богатым набором функций. PyTorch прекрасно подходит для быстрого создания моделей и без проблем масштабируется до корпоративного проекта. PyTorch используют такие компании как Apple и JPMorgan Chase. Навыки работы с этой библиотекой пригодятся вам для карьерного роста. Вы научитесь создавать нейронные сети и системы глубокого обучения с помощью PyTorch. Книга поможет быстро приступить к созданию реального проекта с нуля. В ней описаны лучшие практики всего конвейера работы с данными, включая PyTorch Tensor API, загрузку данных на Python, мониторинг обучения и визуализацию полученных результатов.
#ComputerVision #DeepLearning 2022
Компьютерное зрение. Передовые методы и глубокое обучение
Авторы: Дэвис Рой, Терк Мэтью.
Эта книга рассказывает о передовых методах компьютерного зрения. Показано, как искусственный интеллект обнаруживает признаки и объекты, на каких данных он обучается, на чем основано распознавание лиц и действий, отслеживание ано малий. Особое внимание уделяется методам глубокого обучения. Все ключевые принципы проиллюстрированы примерами из реальной практики.
Книга адресована исследователям и практикам в области передовых методов компьютерного зрения, а также тем, кто изучает эту технологию самостоятельно или в рамках вузовского курса.
#DeepLearning #Python 2023
Глубокое обучение на Python, 2-е межд. издание
Автор: Шолле Франсуа
Глубокое обучение динамично развивается, открывая все новые и новые возможности создания ПО. Это не только автоматический перевод текстов с одного языка на другой, распознавание изображений, но и многое другое. Глубокое обучение превратилось в важный навык, необходимый каждому разработчику. Keras и TensorFlow облегчают жизнь разработчикам и позволяют легко работать даже тем, кто не имеет фундаментальных знаний в области математики или науки о данных. Настала пора познакомиться с глубоким обучением и мощной библиотекой Keras! В этом расширенном и дополненном издании создатель библиотеки Keras — Франсуа Шолле — делится знаниями и с новичками, и с опытными специалистами. Иллюстрации и наглядные примеры помогут вам разобраться с самыми сложными вопросами и концепциями. Вы быстро приобретете навыки, необходимые для разработки приложений глубокого обучения.
#DataMining #MachineLearning #DeepLearning 2021
Анализ данных в науке и технике
Авторы: Брантон С. Л., Куц Дж. Н.
Открытия, сделанные на основе анализа данных, совершили революцию в моделировании, прогнозировании поведения и управлении сложными системами. В книге приводятся сведения из машинного обучения, математики и физики с целью показать, как моделирование и управление динамическими системами сочетаются с современными методами науки о данных. Рассказывается о многих достижениях в области научных расчетов, которые позволяют применять управляемые данными методы к изучению разнообразных систем: турбулентность, наука о мозге, климатология, эпидемиология, финансы, робототехника и автономные системы.#Python #TensorFlow #DeepLearning 2020
Алгоритмы обучения с подкреплением на Python
Автор: Лонца Андреа
Эта книга поможет читателю овладеть алгоритмами обучения с подкреплением (ОП) и научиться реализовывать их при создании самообучающихся агентов.
В 1 части рассматриваются различные элементы ОП, сфера его применения, инструменты, необходимые для работы в среде ОП. 2 и 3 части посвящены непосредственно алгоритмам. В числе прочего автор показывает, как сочетать Q-обучение с нейронными сетями для решения сложных задач, описывает методы градиента стратегии, TRPO и PPO, позволяющие повысить производительность и устойчивость, а также детерминированные алгоритмы DDPG и TD3. Читатель узнает о том, как работает техника подражательного обучения, познакомится с алг-ми исследования на базе верхней доверительной границы (UCB и UCB1) и мета-алгоритмом ESBAS.
Издание предназначено для тех, кто интересуется исследованиями в области ИИ, применяет в работе DL или хочет освоить обучение с подкреплением с нуля.#DeepLearning 2020
Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту
Авторы: Джон Крон, Грант Бейлевельд, Аглаэ Бассенс
Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными…#DeepLearning 2020
Глубокое обучение в биологии и медицине
Автор: Рамсундар Б.
Глубокое обучение добилось впечатляющих успехов во многих отраслях. Сейчас оно все глубже проникает в прикладные научные исследования, в частности в биологию и смежные дисциплины. Эта книга рассказывает о применении DL в геномике, химии, биофизике, микроскопии, медицине и других направлениях современных исследований всего, что связано с живыми организмами.
Представленные в книге стандартные архитектуры глубоких сетей идеально подходят для программистов-разработчиков и ученых, работающих над созданием новых лекарств или ведущих исследования в области биологии и генетики. Книга содержит множество практических примеров, включая полный цикл поиска нового лекарства - одну из самых сложных научно-прикладных задач на стыке физики, химии, биологии и медицины. . .Издание будет полезно широкому кругу специалистов, связанных с анализом данных в химии, биологии и медицине, а также разработчикам программного обеспечения.